Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:

Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:

1° Anno 

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
12
B
INF/01
12
B
ING-INF/05

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2016/2017

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
Altre attivita' formative (taf f)
4
F
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
12
B
INF/01
12
B
ING-INF/05
Attivato nell'A.A. 2016/2017
InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
Altre attivita' formative (taf f)
4
F
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S001412

Coordinatore

Damiano Carra

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

I sem. dal 3 ott 2016 al 31 gen 2017.

Obiettivi formativi

Il corso fornisce un'ampia introduzione ai concetti fondamentali dei sistemi di calcolo distribuiti che devono gestire grandi quantità di dati.
Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di comprendere il funzionamento di un sistema di analisi di grandi mole di dati, valutando i benefici e le limitazioni delle possibili alternative.

Programma

* Framework di programmazione:
-- Filesystem distribuiti (HDFS);
-- Analisi di dati e grafi (MapReduce, Pregel);
-- Sistemi SQL-like (Pig, Hive);
-- Sistemi NoSQL (HBase, Cassandra).

* Algoritmi:
-- Progettazione di algoritmi per l'analisi dei testi;
-- Algoritmi per l'indicizzazione (inverted indexing);
-- Analisi dei grafi (PageRank).

* Architetture dei data center:
-- Struttura e organizzazione di un data center;
-- Connettività di rete;
-- Gestione degli errori e dei guasti.

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Jimmy Lin, Chris Dyer Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Edizione 1) Morgan & Claypool Publishers 2010 978-1608453429
Tom White Hadoop: The Definitive Guide (Edizione 3) Oreilly & Associates Inc 2012 978-1449311520

Modalità d'esame

L'esame consiste nello svolgimento di un progetto e relativa documentazione. Obiettivo del progetto è quello di accertare la comprensione dei contenuti del corso e la capacità di applicare tali contenuti nella risoluzione di problemi. Il tema del progetto viene concordato con il docente e riguarda l'applicazione delle nozioni viste durante il corso in casi di studio specifici. Lo svolgimento del progetto include la valutazione delle prestazioni al variare delle dimensioni dell'input da analizzare, nonché la valutazione delle possibili alternative implementative. Dopo una valutazione della documentazione, è possibile sostenere una prova orale in cui viene discusso il progetto stesso.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Materiale e documenti